在计算机视觉和机器学习领域，一直以来都有一个广泛使用的工具——Caffe SSD。Caffe SSD是一个基于深度学习的目标检测框架，被广泛应用于图像识别、物体检测等领域。而在Linux操作系统上使用Caffe SSD进行模型训练和推理也是一种常见的做法。
Linux作为一种稳定、灵活的操作系统，被广泛应用于服务器、嵌入式设备等领域。在Linux上使用Caffe SSD进行模型训练和推理，可以
原创
2024-04-25 09:51:43
97阅读
网上很多都是opencv写的，没办法gpu加速，我开始也用opencv写过，但是不加速运行很慢。没办法，亲自操刀写了一个利用caffe的pyport osimport numpy as npimport cv2import sy
原创
2024-10-24 12:29:07
71阅读
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它可以对图像或视频中的物体进行识别和定位。其中，基于深度学习的目标检测算法受到了广泛关注，而基于深度学习的目标检测算法中，SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种性能出色的算法之一。
在使用SSD算法进行目标检测时，需要进行模型的编译和部署，而在Linux系统上，可以利用Caffe框架来进行SSD模型的编译。Caffe
原创
2024-05-21 09:50:22
91阅读
1Check failed: a <= b <0 vs -1.19209e-007>网上办法是注释掉 CHECK_LE(a, b)，但是
原创
2022-12-17 19:28:04
116阅读
caffe-ssd版本ubuntu16.04 GPU 安装在安装GPU驱动之前要安装caffe的依赖1、依赖安装sudo apt-get install libprotobuf-dev li
转载
2024-10-24 10:02:14
58阅读
问题描述在windows平台上，本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件，加载模型进行前向测试的时候，发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢，打算用opencv的resize做替换，因此更改了输入图片到模型中的预处理过程，使用caffe.io.Tran
原创
2021-07-08 16:47:06
303阅读
caffe ssd 错误描述： AttributeError: 'module' object has no attribute 'LabelMap' SSD from caffe.proto import caffe_pb2 ImportError: No module named caffe.p
原创
2021-07-08 16:50:26
669阅读
1 对Blob的理解及其操作： Blob是一个四维的数组。维度从高到低分别是: (num_，channels_，height_，width_) 对于图像数据来说就是：图片个数，彩色通道个数，宽，高 Blob中数据是row-major存储的，W是变化最快的维度，例如在(n, k, h, w)处的数据，
原创
2021-07-16 16:52:44
148阅读
官方参考：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html官方介绍是这样的：PythonThe main requirements are numpy and boost.python (provided by boo...
转载
2015-04-06 21:35:00
178阅读
2评论
红帽（Red Hat）作为全球领先的开源解决方案提供商，一直致力于为企业客户提供稳定、可靠的解决方案。在众多的产品和服务中，Linux 系统、Caffe 框架以及 Python 编程语言成为了红帽的重要组成部分。
Linux 操作系统一直是红帽的招牌产品，其开源、稳定、安全的特点得到了广泛的认可。红帽企业 Linux（Red Hat Enterprise Linux，简称 RHEL）是红帽为企业
原创
2024-05-16 10:42:41
80阅读
进入caffe/python路径下，或者将python路径添加到环境变量，输入：pythonimport caffeimport syscaffe_root='/home/program/caffe'sys.path.insert(0, caffe_root + '/python')import caffe...
原创
2022-10-13 09:49:30
191阅读
# Python SSD：简单优雅的目标检测
随着计算机视觉技术的不断进步，目标检测成为了一个热门的研究方向。其中，SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种广泛使用的目标检测方法，因其高效性和准确性在许多实际应用中得到了成功的应用。本文将介绍如何使用Python实现SSD，并配以代码示例，以帮助你理解这一概念。
## 什么是SSD？
SSD是一种单阶段目标检
原创
2024-09-27 06:29:15
43阅读
又看了一遍代码之后，SSD的思路真的是简单粗暴呀。（新增DSSD模型结构，见本文最后）１、数据增强方式：转换为浮点数 -> boxes要乘以原图的w和h -> 随机distort像素值 -> 随机扩充图像，扩充的部分使用均值代替-> 随机裁剪(设置gt_box与crop_rect之间的最小IoU，只保留gt_box中心落在crop_rect之间的，最后再取最大
转载
2023-12-18 23:40:17
115阅读
Caffe提供了python的接口（pycaffe），详见caffe/python文件夹。在python代码中import caffe，可以load models（导入模型），forward and backward（前向、反向迭代）， handle IO（数据输入输出），visualize networks（绘制net），instrument model solving（自定义优化方法）。所有的
原创
2021-07-12 10:07:10
232阅读
Caffe Python特征抽取
Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个，关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行，但是在deploy阶段，如果是做实际的工程，那么C++接口用得会相对比较多。但是Caffe是支持Python和Matlab接口的，所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便这里我主要是结合了Caffe官网的例程，当然它给的例程是参照的Ipyth
转载
2016-11-10 11:01:00
219阅读
2评论
先验框生成✔️ SSD从Conv4_3开始，一共提取了6个特征图，其大小分别为 (38,38),(19,19),(10,10),(5,5),(3,3),(1,1)，但是每个特征图上设置的先验框数量不同。✔️ 先验框的设置，包括尺度（或者说大小）和长宽比两个方面。对于先验框的尺度，其遵守一个线性递增规则： 随着特征图大小降低，先验框尺度线性增加： 其中：m指特征图个数，但是为5，因为第一层(Conv
# Python SSD测试：全面解析与实际应用
在计算机科学领域，Python是一种广泛使用的编程语言。其简单的语法和强大的库支持使其在数据科学、机器学习和系统测试等多个领域备受欢迎。本文将探索Python中SSD（Solid State Drive）的测试方法，并通过代码示例来实现相关功能。此外，我们还将使用Mermaid语法绘制序列图和关系图，以更好地理解SSD测试的过程及其数据结构。
损失函数✔️ SSD的损失函数包括两部分的加权：位置损失函数 L_loc置信度损失函数 L_conf整个损失函数为： 其中：N 是先验框的正样本数量；c 为类别置信度预测值;l 为先验框的所对应边界框的位置预测值;g 为ground truth的位置参数。1.对于位置损失函数针对所以的正样本，采用 Smooth L1 Loss ,位置信息都是 encode 之后的信息。2. 对于置信度损失函数：首
转载
2024-09-07 09:56:54
49阅读
SSD(Single Shot MultiBox Detector) 算法借鉴了Faster RCNN与YOLO的思想，在一阶段网络的基础上使用了固定框进行区域生成，并利用了多层的特征信息，在速度与检测精度上都有了一定的提升。1. SSD算法流程 SSD算法流程如上图，输入图像首先经过VGG的基础网络，在此之上又增加了几个卷积层，然后利用3×3的卷积核在6个大小与深浅不同的特征层上进行预
转载
2024-06-11 21:16:34
25阅读
硬件测试详解电源测试电源作为电子设备及产品最为主要的部分，在硬件测试上有着极高的优先级，在电源测试部分，主要回关注于时序，精度，纹波，噪音，功耗
以及相位裕量幅值裕量。时序测试通常在单板设计时，硬件工程师就会根据单板架构来进行时序设计，有集成度较高的PMIC，通过定制来实现电源时序控制，也有通过MOS
管来进行的时序设计。通常时序需求来自于单板上的主控制芯片的时序需求，要求core 电压，IO电压
